DealflowBR #91 - Notas sobre o ciclo de IA
Juntando algumas ideias e reflexões que tenho feito sobre AI nos últimos meses, alguns padrões e sinais de investimentos de VCs, e mais...
Olá, eu sou Guilherme, apoio fundadores em early-stage na Astella, gestora de VC brasileira.
Na DealflowBR, compartilho insights práticos sobre o que aprendo no dia a dia com founders e investidores, além de leituras essenciais sobre construção de empresas. Se quiser colaborar ou trocar ideias, me encontre no LinkedIn ou responda a este e-mail.
HELP! Nas últimas semanas, tenho mergulhado, junto com o time da Astella, em conversas específicas para entender como este ciclo de AI está mudando o playbook tradicional de Startups. Queria pedir ajuda para fundadores e fundadoras de Startups para responder a pesquisa.
Neste material, construído em conjunto com Distrito Gen AI e NVIDIA, criamos uma pesquisa para entender os padrões e perfil de uso de IA em startups. Os insights farão parte de um material que estamos desenvolvendo. Quem preencher, terá acesso prioritário ao material e eventos.
Se preferir, a pesquisa pode ser preenchida anonimamente e leva menos de 5 minutos. Para participar, clique no botão abaixo:
Link: https://forms.gle/Pw3khrzypSKKfA8k6
Obrigado!🙏
Aproveitando o ensejo, algumas ideias e reflexões que eu tenho compartilhado sobre essa nova onda.
Há muita coisa mudando, muito rápido, e talvez esse post envelheça rápido e mal. Toda essa velocidade cria até uma certa ansiedade, um FOMO, mas, de forma mais fria, me leva a pensar que estamos no início da curva de adoção e de expectativas sobre AI.
Usando o framework de revoluções tecnológicas da Carlota Perez (que adoro), é possível descrever um racional de início de ciclo:
ainda estamos na era da informação, em uma fase de montagem do novo ciclo de AI,
com o big bang sendo o lançamento do ChatGPT em público em 2022
empresas de infraestrutura e servidores de ciclos anteriores se tornando cada vez mais acessíveis para plataformas, LLM e aplicações
valuation de AI com prêmio relevantemente maior que SaaS tradicionais
Esses são alguns sinais. Com isso, fico pensando o que podemos esperar daqui para frente com o que já estamos vivendo.
Então, o que deve mudar e o que não deve mudar com AI?
Inteligência Artificial é uma inovação que atua de dentro para fora nas organizações. Diferente da internet, que conectou todo mundo, ou do Cloud que virtualizou tudo, AI é um layer horizontal, que atua em todas as diferentes áreas e processos da empresa (produto, desenvolvimento, vendas etc.), habilitando e redefinindo a entrega de valor, ao levar inteligência para o core.
Mas estamos em uma fase inicial do ciclo, com muita incerteza e novidades a cada novo dia. Portanto, algumas mudanças no playbook de construção de startups já dá para cravar que serão permanentes, outras ainda acho arriscado apostar. Então, vou descrever algumas das minhas primeiras ideias do que eu acho que muda e o que não muda para construção de Startups e o mundo de VC, hoje:
O que parece estar mudando:
AI na gestão de Pessoas:
(i) skillset de talentos da empresa passa por ferramentas de AI. Conhecimento de LLMs, por exemplo, é tipo o "conhecimento do pacote office" nos perfis de vaga que temos visto há 20 anos.
(ii) Eficiência de headcount: as melhores empresas estão crescendo rápido com uma escala muito maior em relação ao número de pessoas.
Produtividade humana em áreas como GTM e desenvolvimento de produto:
Por exemplo, em vendas, recentemente, escrevi no Astella Matrix o texto "Revisitando a eficiência da máquina de vendas na era de AI". Tem sido interessante acompanhar a crescente ferramentalização dos processos de vendas com IA, surgindo novas funções ou processos como GTM-Engineer e AI-Led Growth. Isso tem gerado mais velocidade de experimentação e eficiência na construção de máquinas de vendas, e acredito que vai fazer parte de um movimento de automação e produtização de vendas que vinha acontecendo, com PLG.
Esses são processos que tenho visto com mais clareza de empresas de early-stage a scaleups que implementaram e ganharam eficiência e velocidade.
O que não mudará no curto prazo:
"Quando a pesquisa vira commodity, a convicção é ouro"
A principal coisa que não muda em Startups é a necessidade de convicção e o insight único para construir algo incrível, e essa não é possível terceirizar para AI. Startups se tornam vencedoras por fazerem apostas contrárias, com o benefício da assimetria de informações. Já a IA se baseia em dados históricos e padrões. Então, para temas complexos, ainda veremos os insights e decisões dos fundadores serem o diferencial.
Value Investing e os fundamentos de valor de um negócio
Outra coisa que não deve mudar são os investidores focados em Value Investing e os fundamentos de valor de uma empresa. Investidores de valor (value investors) continuarão avaliando um negócio da mesma forma, que pode se resumir pela sua capacidade de gerar caixa e a durabilidade do negócio com crescimento no futuro. Os pilares fundamentais de valor de um negócio continuam sendo os mesmos, como vantagem competitiva duradoura ou unfair advantages, alocação eficiente de capital e margens do negócio. Isso está atrelado ao meu ponto do parágrafo anterior - de convicção e insights únicos dos fundadores.
Setores Rápidos e Setores Lentos
Por fim, eu li o estudo AI 2027, que traz um tom alarmante sobre os caminhos da AI e superinteligência em governos, provocando tensões geopolíticas ou potenciais guerras. Sendo honesto, não descarto este cenário em 4-6 anos, mas é importante lembrar que existem alguns "Setores Lentos" que são chave para economia e sociedade, mas que funcionam há 100 anos da mesma forma, como, por exemplo, o setor de saúde, educação, gestão pública etc… Alguns desses setores continuam longe de ser transformados digitalmente. A verdade é que esses setores são influenciados por burocratas, políticos e lobistas, que dificilmente deixarão as coisas acelerarem bastante ou simplesmente terão entraves em tomada de decisão de próximos passos para transformação. O contrário parece verdadeiro: os Setores Velozes, que vendem produtos e soluções para consumidores tech-savvy (software, gagdets, enterprise software, apps etc…) já apresentam ganhos elevados de produtividade e uma melhor proposta de valor. Por exemplo, hoje, estamos vendo o uso exponencial de AI principalmente nas camadas mais profundas como infraestrutura (como NVIDIA) e plataformas (como LLMs), e nas aplicações, principalmente, soluções usadas por tech-savvy e early-adopters de tecnologia.
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Pílulas de Conhecimento
Padrões e sinais em VC
Ótimas análises da Blume Ventures, gestora de VC na Índia, no seu report Omega Files. A seção que traz os Signals and Patterns é especialmente interessante, destacando padrões dos investimentos que tiveram os maiores retornos (MOIC) em seus fundos.
Alguns insights relevantes da apresentação:
Empresas que atacaram mercados com baixa competição tiveram os melhores retornos, seguidas por aquelas que competiram contra grandes players consolidados. Já mercados altamente fragmentados geraram os menores retornos.
Empresas que pivotaram e passaram por uma “near death experience” tiveram retornos superiores.
Para alcançar retornos maiores, é preciso mirar um TAM maior do que o nicho inicial.
Mas antes, as empresas de maior sucesso começaram atacando um nicho antes de expandirem para um TAM maior
Por fim, talvez o mais difícil de acertar: o “timing”. First Mover Advantage vs. On-Time Arrival. Chegar um pouco depois, mas na hora certa, pode multiplicar o retorno
ESTAREI WEBSUMMIT NA PRÓXIMA SEMANA (27/ABR A 29/ABR): Quem quiser tomar um café, estou reservando alguns horários pela manhã do dia 29/abr e 30/abr para conhecer founders no evento. Fique à vontade para me responder aqui, por e-mail, e combinamos um café.
O que tenho lido de interessante
Founder:
The Next Breakthrough in AI Agents Is Here (YC) – vídeo sobre a apresentação da Manus AI e a arquitetura de software para agentes horizontais.
A New Framework for AI Agent Pricing – ótimo material da Growth Unhinged sobre precificação de agentes.
VC:
A Few Themes from Explosive Growth AI Startups - Texto que mostra os temas em que soluções de AI estão vendo crescimento explosivo. É possível ver um padrão entre esses espaços.
The metrics that matter for a successful exit | Insight Partners - Boa análise de métricas para diferentes formas de saída em VC.
Outros:
What to Do - Paul Graham
Obrigado por ler 🫶
Abraço,
Guilherme Lima (sobre mim)
”DMs are open”: LinkedIn | X(Twitter)
Veja também a minha Biblioteca com minhas referências de Boas Práticas, Templates e Exemplos para empreendedores e investidores de startups.
Nota final importante: a DealflowBR é minha newsletter pessoal sobre o mercado VC e de Startups. Todas as opiniões colocadas aqui são minhas e não necessariamente expressa a visão da gestora pela qual eu trabalho. São opiniões e conteúdos com o objetivo único de levar conhecimento e discussão, e NÃO de ser qualquer tipo recomendação de investimento. Fique a vontade para discutir comigo abaixo nos comentários ou respondendo este e-mail.